关于RandomForest的变种算法

最新推荐文章于 2020-11-23 02:25:53 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 基于随机森林的推广算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41690708/article/details/98480410
本文介绍了RF算法的几种变种，包括ExtraTree、TotallyRandomTreesEmbedding（TRTE）和IsolationForest，探讨了它们在随机森林基础上的不同实现与应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

常见的RF变种算法如下：

Extra Tree、Totally Random Trees Embedding（TRTE）、Isolation Forest

待补充》》》

随机森林 (Random Forest)
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12-06 1610
随机森林 (Random Forest) 1. 背景介绍 1.1 问题由来 随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，通过组合多个决策树模型来解决分类和回归问题。它由李奥纳德·布雷瑞斯曼（Leonard Breiman）于20
数据处理和分析之分类算法：随机森林(RandomForest)：高级随机森林模型与研究
最新发布
2401_87715305的博客
10-03 1304
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法，由Leo Breiman在2001年提出。它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高分类或回归的准确性。每个决策树都是在数据集的不同子集上训练的，这些子集是通过有放回的抽样(自助抽样)从原始数据集中获得的。此外，每个决策树在每个节点上选择特征时，也是从所有特征中随机选择一部分进行评估，这增加了模型的多样性，从而提高了整体的预测性能。
随机森林算法梳理
warrior的博客
03-01 493
集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等；集成学习的结果产生：少数服从多数； 个体学习：通常由一个现有的算法从训练数据产生，例如C4.5算法、BP随机森林算法网络算法等； boosting ：将弱分类器提升为强学习器的算法，工作机制：先从初始训练集训练出一个基学习器，在根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后...
bagging算法_Bagging与随机森林算法及其变种
weixin_39554172的博客
11-23 341
Bagging算法： 凡解：给定M个数据集，有放回的随机抽取M个数据，假设如此抽取3组，3组数据一定是有重复的，所以先去重。去重后得到3组数据，每组数据量分别是s1,s2,s3，然后三组分别训练组合成一个强模型。如下图：随机森林算法：一般用于大规模数据，百万级以上的。在Bagging算法的基础上，如上面的解释，在去重后得到三组数据，那么再随机抽取三个特征属性，选择最佳分割属性作为节点来创建决策树。...
随机森林（Random Forest）
yinxingtianxia的博客
11-02 3791
前言：因为有接触过随机森林的基础知识，学习机器学习的时候也遇到过，最近又深入学习一次，以此mark一下。 一. 什么事随机森林？       作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初，我是在师兄组会
机器学习算法之随机森林
gaoyan0335的专栏
01-03 295
算法原理集成学习（ensemble leaning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，通过将多个学习器结合，常常可以获得比单一学习器显著优越的效果和泛化能力。集成学习中的基学习器可以是同质的，也可以是异质的。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为三大类：一类是Bagging，个体学习器之间不存在强依赖关系，可以同时并行化训练和生成，最终结果通常通过投票机制产出，随机森林是这一...
RandomForest
05-10
此外，还有一些变种算法，如 Extremely Randomized Trees（ExtraTrees）进一步增加了随机性，以期提高性能。 总结来说，RandomForest是一种强大的机器学习算法，通过集成多个决策树并引入随机性，实现了高准确率和...
DecistionTree and randomforest
06-25
6. **GBDT-RF.pdf**：这个文件可能是关于GBDT和随机森林理论的详细解释，包括它们的工作原理、优缺点以及实际应用。阅读此文档可以帮助深入理解这两种方法，优化代码实现。 总的来说，这个项目提供了一个完整的、...
随机森林(Random Forest) -- 原理及Python实现
mmm_jsw的博客
11-28 3183
1. 基本介绍 随机森林（Random Forest）
机器学习——随机森林
Heitao5200的博客
12-16 959
1. 集成学习 1.1 概述 集成学习并不是一个单独的机器学习算法，它是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。使用多个个体学习器构建一个强学习器，也就是我们常说的“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等 1.2 个体学习器 个体学习器有两种： 同质：比如都是决策树个体学习器，或者都是神经网络个体学习器。 异质：比如对训练集采用...
【机器学习算法总结】RF（随机森林）
yyy430的博客
12-19 7907
目录 1. 集成学习概念 2. Boosting 流程 3. Bagging 流程 4. 结合策略(平均法，投票法，学习法) 平均法 投票法 学习法 5. 随机森林思想 6. 随机森林的推广 extra trees Totally Random Trees Embedding 7. 优缺点 优点 缺点 8. 主要调参的参数 9. sklearn.ensemble...
第九篇：随机森林(Random Forest)
weixin_34067049的博客
05-20 295
前言        随机森林非常像《机器学习实践》里面提到过的那个AdaBoost算法，但区别在于它没有迭代，还有就是森林里的树长度不限制。        因为它是没有迭代过程的，不像AdaBoost那样需要迭代，不断更新每个样本以及子分类器的权重。因此模型相对简单点，不容易出现过拟合。        下面先来讲讲它的具体框架流程。 框架流程                随机森林可以...
Spark2.0机器学习系列之5：GBDT（梯度提升决策树）、GBDT与随机森林差异、参数调试及Scikit代码分析
qq_34531825的博客
08-30 1万+
GBDT概念 与随机森林的差异 Spark2.0中参数调试
随机森林，GBDT，XGBoost的对比
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KongQueenie的博客
05-05 5万+
随机森林，GBDT，XGBoost的对比 随机森林 RF RandomForest 　　随机森林的集成学习方法是bagging ，但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采样样本，但随机森林即随机采样样本，也随机选择特征，...
机器学习_集成学习（Ensemble Learning）：随机森林（RF）、GBDT（迭代决策树）、提升算法、Adaboost
weixin_43916755的博客
11-19 1569
这两天学的是随机森林 、提升算法、GBDT、Adaboost算法，今天导师让我们没事的时候看看论文，学习机器学习和深度学习，现在学习这些知识终于成为了“合法”(前些天都是自己抽时间学的)，导师看到了就不乐意了。视频看完了，大概知道讲的什么，可是只是大概还不够啊，我得一点点往下整理啊，开讲了！ 前边讲到了决策树，是一种分类算法，构建一棵树（分类器）进行分类。集成学习思想是将若干个学习器（分类器和回归...
RandomForest:随机森林
weixin_30265171的博客
01-16 614
随机森林：RF 随机森林是一种一决策树为基学习器的Bagging算法，但是不同之处在于RF决策树的训练过程中还加入了随机属性选择（特征上的子采样） 传统的决策树在选择划分的属性时，会选择最优属性 RF 首先，从该节点的属性中损及选择出K个属性组成一个随机子集（类也就是Bagging中...
Isolation Forest算法原理详解
学习AI算法，请关注微信公众号：机器学习算法全栈工程师……
06-18 3万+
本文只介绍原论文中的 Isolation Forest 孤立点检测算法的原理，实际的代码实现详解请参照我的另一篇博客：Isolation Forest算法实现详解。       或者读者可以到我的GitHub上去下载完整的项目源码以及测试代码（源代码程序是基于maven构建）： https://github.com/JeemyJohn/AnomalyDetection。前言       随着机器学习
随机森林算法的改进和变种
05-27
随机森林算法的改进和变种包括以下几种： 1. Extra Trees（极端随机森林）：Extra Trees 是一种随机森林的变种，与传统随机森林不同的是，Extra Trees 对每个决策树的分裂点的选择是随机的，而不是基于信息增益或基尼不纯度等指标。 2. Isolation Forest（隔离森林）：Isolation Forest 是一种异常检测算法，它使用随机森林来检测数据集中的异常点，相对于传统的基于距离的异常检测算法，它更适用于高维数据集和大规模数据集。 3. Totally Random Trees Embedding（完全随机树嵌入）：Totally Random Trees Embedding 是一种非线性降维算法，它使用随机森林来构建一组低维表示，用于高维数据的可视化和分类。 4. Gradient Boosted Random Forest（梯度提升随机森林）：Gradient Boosted Random Forest 组合了梯度提升和随机森林两种算法，旨在提高随机森林的预测性能和泛化能力。 5. Rotation Forest（旋转森林）：Rotation Forest 是一种特征选择算法，它使用随机森林来选择最佳的特征子集，并对数据进行旋转，以提高数据的分类精度。 以上是随机森林算法的一些改进和变种，它们在不同的应用场景中都有着一定的优势和局限性。
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